• Les synthetic data, une clé pour entraîner son IA en toutes circonstances

    Il y a 2 jours - Par Le Journal du Net

    Lors d'un projet de machine learning , il arrive que le corpus d'entrainement soient trop peu volumineux pour aboutir à un modèle généralisable. Résultat : l'application ne parvient pas à générer les réponses attendues. Plusieurs raisons peuvent expliquer ce manque d'informations. Les données d'entrainement sont parfois coûteuses ou tout simplement inexistantes, ce qui peut être le cas dans la modélisation des risques financiers ou dans la voiture autonome. La solution? Les données synthétiques. Entendez par là des données créées artificiellement de manière à être les plus réalistes...
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